1. 应用K-means算法进行图片压缩

读取一张图片

观察图片文件大小,占内存大小,图片数据结构,线性化

用kmeans对图片像素颜色进行聚类

获取每个像素的颜色类别,每个类别的颜色

压缩图片生成:以聚类中收替代原像素颜色,还原为二维

观察压缩图片的文件大小,占内存大小

压缩前图片:

压缩2后图片:

2. 观察学习与生活中可以用K均值解决的问题。

从数据-模型训练-测试-预测完整地完成一个应用案例。

这个案例会作为课程成果之一,单独进行评分。

通过对汽车排量和功率来训练模型,然后按照总价进行划分,这样便于人们快速的知道汽车价格与功率的关系。

csv文件如图所示

源代码:

分类结果:

4.K均值算法--应用的更多相关文章

  1. 聚类算法:K-means 算法(k均值算法)

    k-means算法:      第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设 ...

  2. 一句话总结K均值算法

    一句话总结K均值算法 核心:把样本分配到离它最近的类中心所属的类,类中心由属于这个类的所有样本确定. k均值算法是一种无监督的聚类算法.算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类,而类中心的确 ...

  3. 聚类--K均值算法:自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用

    1.用python实现K均值算法 import numpy as np x = np.random.randint(1,100,20)#产生的20个一到一百的随机整数 y = np.zeros(20) ...

  4. 【机器学习】K均值算法(I)

    K均值算法是一类非监督学习类,其可以通过观察样本的离散性来对样本进行分类. 例如,在对如下图所示的样本中进行聚类,则执行如下步骤 1:随机选取3个点作为聚类中心. 2:簇分配:遍历所有样本然后依据每个 ...

  5. Bisecting KMeans (二分K均值)算法讲解及实现

    算法原理 由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格,各中心点的距离较远,这就避免了初始聚类中心会选 ...

  6. KMeans (K均值)算法讲解及实现

    算法原理 KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标 ...

  7. 聚类分析K均值算法讲解

    聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络 ...

  8. K均值算法

    为了便于可视化,样本数据为随机生成的二维样本点. from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import random def k ...

  9. K均值算法-python实现

    测试数据展示: #coding:utf-8__author__ = 'similarface''''实现K均值算法 算法摘要:-----------------------------输入:所有数据点 ...

  10. spark Bisecting k-means(二分K均值算法)

    Bisecting k-means(二分K均值算法) 二分k均值(bisecting k-means)是一种层次聚类方法,算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二.之后选择能最大程 ...

随机推荐

  1. iOS 优化实例

    一.接口请求优化 在工程项目中,多个一级界面包含状态,如:服务入口的动态配置,未读消息数量,图片文字等,因此产品设计要每次切换 tab 时都请求数据,及时的更新页面状态.在实际开发中,频繁的调用接口, ...

  2. 数据结构与算法复习-----leetcodeOJ题解

    Isomorphic Strings Given two strings s and t, determine if they are isomorphic. Two strings are isom ...

  3. VUE开发之异常篇

    1.WebStorm 编译器报错: Unresolved function or method require() 解决办法:   打开WebStorm 按照以下路径寻找 Preferences -& ...

  4. NKOJ3751 扫雷游戏

    问题描述 有一款有趣的手机游戏.棋盘上有n颗地雷,玩家需要至少扫掉其中的k颗雷.每一步,玩家可以用手指在手机屏幕上划一条直线,该直线经过的地雷都会被扫除掉.问,最少需要划几次就能扫除k颗以上的地雷? ...

  5. 从测试点点君跨入年薪30W的自动化逍遥君的人生感悟--测试君请进,绝对让你不虚此行!

    一.前言:人生感悟 人生,就是一个苏醒的过程,生命就是一次历练,从鲜衣怒马,到银碗里盛雪,从青葱岁月到白发染鬓,人总是会在经历中成长,在成长中懂得,在懂得里看透,看透而不说透,从而一步一步的走向成熟, ...

  6. 1037 Magic Coupon (25分)

    The magic shop in Mars is offering some magic coupons. Each coupon has an integer N printed on it, m ...

  7. ThinkPHP6.0学习笔记-模型操作

    ThinkPHP模型 模型定义 在app目录下创建Model目录,即可创建模型文件 定义一个和数据库表相匹配的模型 use think\Model; class User extends Model ...

  8. Linux - ubuntu下Vim安装失败,报The following packages have unmet dependencies: vim : Depends: vim-common

    错误命令行 root@ubuntu:/etc/apt# apt install vim Reading package lists... Done Building dependency tree R ...

  9. 团队项目-运动App

    一:团队成员介绍 队长:温学智 博客地址:https://www.cnblogs.com/dazhi151/                    技术型大佬,学习能力相对团队来说是最高的.并且作为班 ...

  10. spring-cloud feign的多参数传递方案

    查看原文 一.GET请求多参数URL 1.方法一(推荐) @FeignClient(“microservice-provider-user”) public interface UserFeignCl ...